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项目实操：基于深度学习的推荐系统受众性别预测
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一、项目背景
通过学习本案例，可掌握Python机器学习、Tensorflow2、Word Embedding和深度神经网络的相关知识，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘分析工作奠定基础
自然语言处理
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(27)人学习
课程从文本挖掘概述出发，层层递进，步步深入，详细介绍了文本预处理的正则表达式、包括机械分词法、马尔科夫链分词法、jieba分词、隐马尔可夫模型与viterbi算法的原理和应用和词云图的绘制在内的中文分词相关技术和算法
项目合作：微课动画制作
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❀❀❀本项目已完成交付❀❀❀
交付单位：苏州大学应用技术学院，滇西科技师范学院
▣ 工作内容
基于提供的文档、数据等素材，编写相关脚本，使用动画软件制作微课动画，最终以视频的形式呈现动画。
【进行中】项目合作：Hive案例开发
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❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀
开发单位：中南民族大学、重庆对外经贸学院、云南工商学院
▣ 工作内容
基于提供的数据和案例分析的需求，用Hive等工具对案例进行统计，用Python的Matplotlib
【进行中】项目合作：目标检测案例开发
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2.利用Python深度学习框架（如PyTorch）进行模型训练、验证和测试，优化模型性能。
3.输出相应的文档、PPT，确保项目成果的完整性和可复现性。
第九届“泰迪杯”挑战赛赛前讲解
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(2910)人学习
/10（周三）19:30-20:30
会议 ID：922 286 446
直播链接：
https://meeting.tencent.com/l/SlSNg0D8gWOx
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